Einem Text anzusehen, in welcher Sprache (außer den meistverbreiteten) er geschrieben ist, ohne dazu in Wörterbüchern nachzuschlagen – ist das überhaupt möglich? Die Computerlinguistik kennt eine anschauliche und einfache Methode, mit der dies gelingen kann.
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Die Textanalyse als Disziplin des Deutschunterrichts ist uns noch in guter oder schlechter Erinnerung geblieben. Es galt, das Wichtigste über wer-was-wann-wo-warum herauszufinden und den Ursprungstext in wenigen Sätzen zusammenzufassen.
Welche relevanten Informationen kann ein Computer in einem Text erkennen? Kann er auch „zwischen den Zeilen“ lesen?
Jeder, der etwas von Computern versteht, weiß, dass diese ausschließlich in „Nullen“ und „Einsen“ denken. Wie also kann ein Computer einen natürlich-sprachlichen Text dann nicht nur lesen, sondern sogar verstehen? Dies wollen wir im zweiten Teil unseres Beitrags näher betrachten. Auf der Basis der Computer-Wörter „0“ und „1“ entstanden zu Anfang unseres digitalen Zeitalters Algorithmen für numerische Berechnungen, beispielsweise im Verwaltungswesen oder für wissenschaftliche Anwendungen. Der Umgang mit Texten beschränkte sich zunächst auf das Darstellen, Abspeichern, Wiederfinden, Vergleichen, Sortieren, Ändern und Löschen. Welche Techniken und Finessen sind erforderlich, dass ein Computer einen Text auch „verstehen“ kann?
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Computer verarbeiten numerisch kodierte Daten mit hoher Schnelligkeit und in großen Mengen. Wie ist es allerdings möglich, eine natürliche, menschliche Sprache binär abzubilden und dem Computer ein Verständnis für Texte und ihre Bedeutung zu vermitteln?
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Automatische Entscheidungssysteme, die auf maschinellem Lernen basieren, enthalten oftmals einen sogenannten „Bias“ (deutsch: Vorurteil, Verzerrung). Darunter versteht man Bewertungen, die aufgrund unzureichender Kenntnis und somit einseitiger Einschätzung bestimmter Sachverhalte getroffen werden. Dies kann nicht nur bei ML-Algorithmen vorkommen, denn auch Menschen lassen in ihre Entscheidungen oft Vorurteile einfließen – meist unbewusst. Wesentliche ethische Fragen im Maschinellen Lernen diesbezüglich sind also: Dürfen Machine-Learning-Algorithmen Bias enthalten? Und wenn ja, wann und wie viel „Bias“ ist vertretbar?
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